(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの地域毎の実績訪問回数をユーザ識別子と地域識別子に対応付けた実績地域訪問回数データを取得する手段と、
ユーザのアクティビティ毎の実績行動回数をユーザ識別子とアクティビティ識別子に対応付けた実績行動回数データを取得する手段と、
前記実績地域訪問回数データに相当する実績値のユーザ×地域行列に対応する予測値の行列を、分解した２つの行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値が最小になるよう収束演算を行ない、予測地域訪問回数データとして生成する手段と、
前記実績行動回数データに相当する実績値のユーザ×アクティビティ行列に対応する予測値の行列を、分解した２つの行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値が最小になるよう収束演算を行ない、予測行動回数データとして生成する手段と、
ユーザ毎に、前記予測地域訪問回数データの各地域に対して当該ユーザの前記予測行動回数データの各アクティビティに対する予測行動回数を設定するとともに、地域−アクティビティ対応データに基づいて組み合わせられない地域とアクティビティの組み合わせを除去することでユーザ毎地域×アクティビティ行列データを生成する手段と、
ユーザ毎に、前記予測行動回数データの各アクティビティに対して当該ユーザの前記予測地域訪問回数データの各地域に対する予測訪問回数を設定するとともに、前記地域−アクティビティ対応データに基づいて組み合わせられないアクティビティと地域の組み合わせを除去することでユーザ毎アティビティ×地域行列データを生成する手段と、
前記ユーザ毎地域×アクティビティ行列データと前記ユーザ毎アティビティ×地域行列データの一方を転置し加算することでユーザ毎最終スコア行列データを生成する手段と、
生成したユーザ毎最終スコア行列データに基づき、サービス提供装置からユーザ識別子を特定した要求があった場合に、当該ユーザ識別子のユーザによるスコアが最も高いと予想される地域とアクティビティの組み合わせを前記サービス提供装置に応答する手段と
を備えたことを特徴とするレコメンド情報配信装置。
【請求項２】
請求項１に記載のレコメンド情報配信装置において、
ユーザ間の関連度を２軸のユーザ識別子に対応付けたユーザ×ユーザ行列データを取得する手段と、
地域間の関連度を２軸の地域識別子に対応付けた地域×地域行列データを取得する手段と、
アクティビティ間の関連度を２軸のアクティビティ識別子に対応付けたアクティビティ×アクティビティ行列データを取得する手段と
を備え、
前記予測地域訪問回数データを生成する手段は、前記実績地域訪問回数データに相当するユーザ×地域行列データと、前記ユーザ×ユーザ行列データと、前記地域×地域行列データとに基づき、これらの実績値の行列に対応する予測値の行列を、分解した２つの行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値が最小になるよう収束演算を行ない、
前記予測行動回数データを生成する手段は、前記実績行動回数データに相当するユーザ×アクティビティ行列データと、前記ユーザ×ユーザ行列データと、前記アクティビティ×アクティビティ行列データとに基づき、これらの実績値の行列に対応する予測値の行列を、分解した２つの行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値が最小になるよう収束演算を行なう
ことを特徴とするレコメンド情報配信装置。
【請求項３】
請求項２に記載のレコメンド情報配信装置において、
前記ユーザ×ユーザ行列データは、２人のユーザが閲覧するコンテンツの共通性を示すインタレストグラフデータもしくは２人のユーザの交流性を示すソーシャルグラフデータのいずれか、またはこれらを合成したデータである
ことを特徴とするレコメンド情報配信装置。
【請求項４】
請求項２または３のいずれか一項に記載のレコメンド情報配信装置において、
前記地域×地域行列データは、２つの地域が同時期に訪問される可能性を示す地域アフィニティデータもしくは２つの地域の類似性を示す地域シミラリティデータのいずれか、またはこれらを合成したデータである
ことを特徴とするレコメンド情報配信装置。
【請求項５】
請求項２乃至４のいずれか一項に記載のレコメンド情報配信装置において、
前記アクティビティ×アクティビティ行列データは、２つのアクティビティが同時期に行動される可能性を示すアクティビティアフィニティデータもしくは２つのアクティビティの類似性を示すアクティビティシミラリティデータのいずれか、またはこれらを合成したデータである
ことを特徴とするレコメンド情報配信装置。
【請求項６】
レコメンド情報配信装置が実行する方法であって、
ユーザの地域毎の実績訪問回数をユーザ識別子と地域識別子に対応付けた実績地域訪問回数データを取得する工程と、
ユーザのアクティビティ毎の実績行動回数をユーザ識別子とアクティビティ識別子に対応付けた実績行動回数データを取得する工程と、
前記実績地域訪問回数データに相当する実績値のユーザ×地域行列に対応する予測値の行列を、分解した２つの行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値が最小になるよう収束演算を行ない、予測地域訪問回数データとして生成する工程と、
前記実績行動回数データに相当する実績値のユーザ×アクティビティ行列に対応する予測値の行列を、分解した２つの行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値が最小になるよう収束演算を行ない、予測行動回数データとして生成する工程と、
ユーザ毎に、前記予測地域訪問回数データの各地域に対して当該ユーザの前記予測行動回数データの各アクティビティに対する予測行動回数を設定するとともに、地域−アクティビティ対応データに基づいて組み合わせられない地域とアクティビティの組み合わせを除去することでユーザ毎地域×アクティビティ行列データを生成する工程と、
ユーザ毎に、前記予測行動回数データの各アクティビティに対して当該ユーザの前記予測地域訪問回数データの各地域に対する予測訪問回数を設定するとともに、前記地域−アクティビティ対応データに基づいて組み合わせられないアクティビティと地域の組み合わせを除去することでユーザ毎アティビティ×地域行列データを生成する工程と、
前記ユーザ毎地域×アクティビティ行列データと前記ユーザ毎アティビティ×地域行列データの一方を転置し加算することでユーザ毎最終スコア行列データを生成する工程と、
生成したユーザ毎最終スコア行列データに基づき、サービス提供装置からユーザ識別子を特定した要求があった場合に、当該ユーザ識別子のユーザによるスコアが最も高いと予想される地域とアクティビティの組み合わせを前記サービス提供装置に応答する工程と
を備えたことを特徴とするレコメンド情報配信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット等のネットワークを介してレコメンド情報を配信する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
端末装置を所持したユーザの現在位置を推定し（ＩＰアドレスから登録された住所を取得、ＧＰＳ（Global Positioning System）による位置情報を取得等）、その近隣に存在する店舗等の情報をレコメンド（推薦）することが既に行われている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２４８７７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、ユーザの現在位置に関連した情報をレコメンドすることは既に行われているが、現時点でユーザが所在しない地域であっても、そのユーザがたびたび訪問する通勤経路や休日の外出先といった生活圏に属する地域について、有用な情報を精度よくレコメンドする技術は確立されていない。
【０００５】
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、現時点でユーザが所在しない地域を含め、そのユーザにとって興味があると推定される地域とアクティビティ（行動内容）の組み合わせをレコメンド情報として提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、ユーザの地域毎の実績訪問回数をユーザ識別子と地域識別子に対応付けた実績地域訪問回数データを取得する手段と、ユーザのアクティビティ毎の実績行動回数をユーザ識別子とアクティビティ識別子に対応付けた実績行動回数データを取得する手段と、前記実績地域訪問回数データに相当する実績値のユーザ×地域行列に対応する予測値の行列を、分解した２つの行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値が最小になるよう収束演算を行ない、予測地域訪問回数データとして生成する手段と、前記実績行動回数データに相当する実績値のユーザ×アクティビティ行列に対応する予測値の行列を、分解した２つの行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値が最小になるよう収束演算を行ない、予測行動回数データとして生成する手段と、ユーザ毎に、前記予測地域訪問回数データの各地域に対して当該ユーザの前記予測行動回数データの各アクティビティに対する予測行動回数を設定するとともに、地域−アクティビティ対応データに基づいて組み合わせられない地域とアクティビティの組み合わせを除去することでユーザ毎地域×アクティビティ行列データを生成する手段と、ユーザ毎に、前記予測行動回数データの各アクティビティに対して当該ユーザの前記予測地域訪問回数データの各地域に対する予測訪問回数を設定するとともに、前記地域−アクティビティ対応データに基づいて組み合わせられないアクティビティと地域の組み合わせを除去することでユーザ毎アティビティ×地域行列データを生成する手段と、前記ユーザ毎地域×アクティビティ行列データと前記ユーザ毎アティビティ×地域行列データの一方を転置し加算することでユーザ毎最終スコア行列データを生成する手段と、生成したユーザ毎最終スコア行列データに基づき、サービス提供装置からユーザ識別子を特定した要求があった場合に、当該ユーザ識別子のユーザによるスコアが最も高いと予想される地域とアクティビティの組み合わせを前記サービス提供装置に応答する手段とを備えるようにしている。
【発明の効果】
【０００７】
本発明のレコメンド情報配信装置およびレコメンド情報配信方法にあっては、現時点でユーザが所在しない地域を含め、そのユーザにとって興味があると推定される地域とアクティビティの組み合わせをレコメンド情報として提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。
【図２】地域訪問ログのデータ構造例を示す図である。
【図３】行動ログのデータ構造例を示す図である。
【図４】実績地域訪問回数データのデータ構造例を示す図である。
【図５】実績行動回数データのデータ構造例を示す図である。
【図６】インタレストグラフデータのデータ構造例を示す図である。
【図７】ソーシャルグラフデータのデータ構造例を示す図である。
【図８】地域アフィニティデータのデータ構造例を示す図である。
【図９】地域リストのデータ構造例を示す図である。
【図１０】地域シミラリティデータのデータ構造例を示す図である。
【図１１】アクティビティアフィニティデータのデータ構造例を示す図である。
【図１２】アクティビティリストのデータ構造例を示す図である。
【図１３】アクティビティシミラリティデータのデータ構造例を示す図である。
【図１４】予測地域訪問回数データのデータ構造例を示す図である。
【図１５】予測行動回数データのデータ構造例を示す図である。
【図１６】ユーザ毎地域×アクティビティ行列データのデータ構造例を示す図である。
【図１７】ユーザ毎アティビティ×地域行列データのデータ構造例を示す図である。
【図１８】地域−アクティビティ対応データのデータ構造例を示す図である。
【図１９】ユーザ毎最終スコア行列データのデータ構造例を示す図である。
【図２０】実施形態の処理例を示すフローチャート（予測地域訪問回数データの生成）である。
【図２１】実施形態の処理例を示すフローチャート（予測行動回数データの生成）である。
【図２２】予測地域訪問回数データの生成の説明図である。
【図２３】予測行動回数データの生成の説明図である。
【図２４】ロス関数の例を示す図である。
【図２５】実施形態の処理例を示すフローチャート（ユーザ毎最終スコア行列データの生成）である。
【図２６】処理の具体例を示す図（その１）である。
【図２７】処理の具体例を示す図（その２）である。
【図２８】処理の具体例を示す図（その３）である。
【図２９】処理の具体例を示す図（その４）である。
【図３０】処理の具体例を示す図（その５）である。
【図３１】実施形態の処理例を示すフローチャート（レコメンド情報配信時）である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。
【００１０】
＜構成＞
図１は本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。
【００１１】
図１において、システムは、ユーザが操作する複数の端末装置１と、端末装置１を使用するユーザに対して情報提供サービス等を提供する複数のサービスサーバ装置３と、端末装置１を使用するユーザに対してソーシャルネットワークサービスを提供する複数のＳＮＳ（Social Networking Service）サーバ装置４と、サービスサーバ装置３のサービス提供に際して地域とアクティビティ（ショッピング、鑑賞等の行動）の組み合わせからなるレコメンド情報を配信するレコメンド情報配信サーバ装置５とが、インターネット等のネットワーク２に接続されている。なお、レコメンド情報配信サーバ装置５は、サービスサーバ装置３やＳＮＳサーバ装置４と直接もしくは間接（オフラインによるデータ授受を含む）に接続される経路を有してもよい。
【００１２】
端末装置１、サービスサーバ装置３、ＳＮＳサーバ装置４、レコメンド情報配信サーバ装置５は、一般的なコンピュータ装置のハードウェア構成を有している。
【００１３】
レコメンド情報配信サーバ装置５は、主にソフトウェア（コンピュータプログラム）により実現される機能部として、地域訪問ログ取得部５０１と行動ログ取得部５０３と実績地域訪問回数データ計算部５０５と実績行動回数データ計算部５０７とインタレストグラフデータ計算部５０９とソーシャルグラフデータ取得部５１１と地域アフィニティデータ計算部５１３と地域シミラリティデータ計算部５１６とアクティビティアフィニティデータ計算部５１８とアクティビティシミラリティデータ計算部５２１と予測地域訪問回数データ計算部５２３と予測行動回数データ計算部５２５とユーザ毎地域×アクティビティ行列データ生成部５２７とユーザ毎アティビティ×地域行列データ生成部５２９とフィルタ部５３２とフィルタ部５３４とユーザ毎最終スコア行列データ統合部５３６とレコメンド情報要求受付部５３８とレコメンド情報決定部５３９とレコメンド情報配信部５４０とを備えている。
【００１４】
なお、インタレストグラフデータ計算部５０９とソーシャルグラフデータ取得部５１１と地域アフィニティデータ計算部５１３と地域シミラリティデータ計算部５１６とアクティビティアフィニティデータ計算部５１８とアクティビティシミラリティデータ計算部５２１は、予測地域訪問回数データ５２４と予測行動回数データ計算部５２５の精度を高める上では有効であるが、省略することも可能である。
【００１５】
地域訪問ログ取得部５０１は、サービスサーバ装置３からユーザの地理的な移動の履歴である地域訪問ログ（各所でサービスサーバ装置３にアクセスする際に取得されるログ）をオンラインもしくはオフラインにより取得し、地域訪問ログ５０２としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。
【００１６】
図２は地域訪問ログ５０２のデータ構造例を示す図であり、「タイムスタンプ」「ユーザＩＤ」「地域ＩＤ」等の項目を有している。「タイムスタンプ」は、ログデータの取得された日時の情報である。「ユーザＩＤ」は、ユーザを特定する情報である。なお、ユーザＩＤは、会員登録されたユーザＩＤ（その取得のためには事前のログインが必要）のほか、アクセスしてきた端末装置１を識別するＩＤ（bcookie、webcookieとも呼ばれる）等の、ユーザをある程度特定できるものであれば用いることができる。「地域ＩＤ」は、当該ユーザが訪問した地域を特定する情報である。生のログデータにおいてＧＰＳ（Global Positioning System）情報等による位置情報（緯度・経度）が用いられる場合は、位置情報と地域ＩＤとの対応付けにより地域ＩＤに変換するものとする。
【００１７】
図１に戻り、行動ログ取得部５０３は、サービスサーバ装置３からユーザの閲覧や購買等の行動の履歴である行動ログ（サービスサーバ装置３にアクセスして閲覧や購買等を行う際に取得されるログ）をオンラインもしくはオフラインにより取得し、行動ログ５０４としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。
【００１８】
図３は行動ログ５０４のデータ構造例を示す図であり、「タイムスタンプ」「ユーザＩＤ」「アクティビティＩＤ」等の項目を有している。「タイムスタンプ」と「ユーザＩＤ」は図２と同様である。「アクティビティＩＤ」は、当該ユーザが行った閲覧や購買等の行動の内容を特定する情報である。なお、生のログデータにおいて閲覧したコンテンツＩＤや購買を行った商品ＩＤが用いられる場合は、それらのＩＤとアクティビティＩＤとの対応付けによりアクティビティＩＤに変換するものとする。
【００１９】
図１に戻り、実績地域訪問回数データ計算部５０５は、地域訪問ログ５０２からユーザＩＤ毎および地域ＩＤ毎に実績訪問回数を対応付けた実績地域訪問回数データを算出し、実績地域訪問回数データ５０６としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。なお、実績地域訪問回数データ５０６をサービスサーバ装置３からオンラインもしくはオフラインにより取得できる場合には、実績地域訪問回数データ計算部５０５を省略することができる。
【００２０】
図４は実績地域訪問回数データ５０６のデータ構造例を示す図であり、ユーザＩＤと地域ＩＤの組み合わせに対して実績訪問回数が記録されている。
【００２１】
図１に戻り、実績行動回数データ計算部５０７は、行動ログ５０４からユーザＩＤ毎およびアクティビティＩＤ毎に実績行動回数を対応付けた実績行動回数データを算出し、実績行動回数データ５０８としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。なお、実績行動回数データ５０８をサービスサーバ装置３からオンラインもしくはオフラインにより取得できる場合には、実績行動回数データ計算部５０７を省略することができる。
【００２２】
図５は実績行動回数データ５０８のデータ構造例を示す図であり、ユーザＩＤとアクティビティＩＤの組み合わせに対して実績行動回数が記録されている。
【００２３】
図１に戻り、インタレストグラフデータ計算部５０９は、地域訪問ログ５０２および／もしくは行動ログ５０４からユーザ間の関連度（訪問地域および／もしくは行動の共通性）を示すインタレストグラフデータを算出し、インタレストグラフデータ５１０としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。なお、インタレストグラフデータ５１０をサービスサーバ装置３やＳＮＳサーバ装置４からオンラインもしくはオフラインにより取得できる場合には、インタレストグラフデータ計算部５０９を省略することができる。
【００２４】
図６はインタレストグラフデータ５１０のデータ構造例を示す図であり、ユーザＩＤとユーザＩＤの組み合わせ（同じユーザＩＤの組み合わせを含む）に対して関連度が記録されている。
【００２５】
図１に戻り、ソーシャルグラフデータ取得部５１１は、ＳＮＳサーバ装置４からユーザ間の交流性を示すソーシャルグラフデータをオンラインもしくはオフラインにより取得し、ソーシャルグラフデータ５１２としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。
【００２６】
図７はソーシャルグラフデータ５１２のデータ構造例を示す図であり、ユーザＩＤとユーザＩＤの組み合わせ（同じユーザＩＤの組み合わせを含む）に対して関連度が記録されている。
【００２７】
図１に戻り、地域アフィニティデータ計算部５１３は、地域訪問ログ５０２から２つの地域が同時期に訪問される可能性を示す地域アフィニティデータを算出し、地域アフィニティデータ５１４としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。なお、地域アフィニティデータ５１４をサービスサーバ装置３からオンラインもしくはオフラインにより取得できる場合には、地域アフィニティデータ計算部５１３を省略することができる。
【００２８】
図８は地域アフィニティデータ５１４のデータ構造例を示す図であり、地域ＩＤと地域ＩＤの組み合わせ（同じ地域ＩＤの組み合わせを含む）に対して関連度（共起度等）が記録されている。
【００２９】
図１に戻り、地域シミラリティデータ計算部５１６は、レコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持された地域リスト５１５から、地域間の類似性を示す地域シミラリティデータを算出し、地域シミラリティデータ５１７としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。なお、地域シミラリティデータ５１７をサービスサーバ装置３からオンラインもしくはオフラインにより取得できる場合には、地域リスト５１５および地域シミラリティデータ計算部５１６を省略することができる。
【００３０】
図９は地域リスト５１５のデータ構造例を示す図であり、地域ＩＤ毎に当該地域ＩＤの地域名、位置情報等が記録されている。
【００３１】
図１０は地域シミラリティデータ５１７のデータ構造例を示す図であり、地域ＩＤと地域ＩＤの組み合わせ（同じ地域ＩＤの組み合わせを含む）に対して関連度（地域名、位置等の属性の類似度等）が記録されている。
【００３２】
図１に戻り、アクティビティアフィニティデータ計算部５１８は、行動ログ５０４から２つのアクティビティが同時期に行動される可能性を示すアクティビティアフィニティデータを算出し、アクティビティアフィニティデータ５１９としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。なお、アクティビティアフィニティデータ５１９をサービスサーバ装置３からオンラインもしくはオフラインにより取得できる場合には、アクティビティアフィニティデータ計算部５１８を省略することができる。
【００３３】
図１１はアクティビティアフィニティデータ５１９のデータ構造例を示す図であり、アクティビティＩＤとアクティビティＩＤの組み合わせ（同じアクティビティＩＤの組み合わせを含む）に対して関連度（共起度等）が記録されている。
【００３４】
図１に戻り、アクティビティシミラリティデータ計算部５２１は、レコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持されたアクティビティリスト５２０から、アクティビティ間の類似性を示すアクティビティシミラリティデータを算出し、アクティビティシミラリティデータ５２２としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。なお、アクティビティシミラリティデータ５２２をサービスサーバ装置３からオンラインもしくはオフラインにより取得できる場合には、アクティビティリスト５２０およびアクティビティシミラリティデータ計算部５２１を省略することができる。
【００３５】
図１２はアクティビティリスト５２０のデータ構造例を示す図であり、アクティビティＩＤ毎に当該アクティビティＩＤのアクティビティ名、カテゴリ等が記録されている。
【００３６】
図１３はアクティビティシミラリティデータ５２２のデータ構造例を示す図であり、アクティビティＩＤとアクティビティＩＤの組み合わせ（同じアクティビティＩＤの組み合わせを含む）に対して関連度（アクティビティ名、カテゴリ等の属性の類似度等）が記録されている。
【００３７】
図１に戻り、予測地域訪問回数データ計算部５２３は、実績地域訪問回数データ５０６とインタレストグラフデータ５１０とソーシャルグラフデータ５１２と地域アフィニティデータ５１４と地域シミラリティデータ５１７とから、予測地域訪問回数データを算出し、予測地域訪問回数データ５２４としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。
【００３８】
すなわち、実績地域訪問回数データ５０６は各ユーザが実際に訪問した地域についての情報しか含まれておらず、穴あき状態のデータであるため、データ全体から穴の部分の値を予測するとともに、ユーザ間の情報および地域間の情報を更に考慮することにより、穴を埋める処理を行うものである。算出の詳細については後述する。
【００３９】
図１４は予測地域訪問回数データ５２４のデータ構造例を示す図であり、ユーザＩＤと地域ＩＤの組み合わせに対して予測訪問回数が記録されている。
【００４０】
図１に戻り、予測行動回数データ計算部５２５は、実績行動回数データ５０８とインタレストグラフデータ５１０とソーシャルグラフデータ５１２とアクティビティアフィニティデータ５１９とアクティビティシミラリティデータ５２２とから、予測行動回数データを算出し、予測行動回数データ５２６としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。
【００４１】
すなわち、実績行動回数データ５０８は各ユーザが実際に行動したアクティビティについての情報しか含まれておらず、穴あき状態のデータであるため、データ全体から穴の部分の値を予測するとともに、ユーザ間の情報およびアクティビティ間の情報を更に考慮することにより、穴を埋める処理を行うものである。算出の詳細については後述する。
【００４２】
図１５は予測行動回数データ５２６のデータ構造例を示す図であり、ユーザＩＤとアクティビティＩＤの組み合わせに対して予測行動回数が記録されている。
【００４３】
図１に戻り、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ生成部５２７は、予測地域訪問回数データ５２４と予測行動回数データ５２６とから、ユーザ毎に、各地域に対して当該ユーザの予測行動回数データ５２６の各アクティビティに対する予測行動回数を設定することでユーザ毎地域×アクティビティ行列データを生成し、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。
【００４４】
すなわち、予測行動回数データ５２６の当該ユーザの各アクティビティに対する予測行動回数は、直接に地域に結びついたものではないが、そのユーザの各アクティビティに対する興味の度合を示したものであるため、全ての地域と結び付けることが可能である。ただし、その地域に存在しないアクティビティもあるため、それについては後述するフィルタ処理により除外する。
【００４５】
図１６はユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８のデータ構造例を示す図であり、ユーザ毎に、地域とアクティビティの組み合わせに対して予測行動回数が記録されている。
【００４６】
図１に戻り、ユーザ毎アティビティ×地域行列データ生成部５２９は、予測行動回数データ５２６と予測地域訪問回数データ５２４とから、ユーザ毎に、各アクティビティに対して当該ユーザの予測地域訪問回数データ５２４の各地域に対する予測訪問回数を設定することでユーザ毎アティビティ×地域行列データを生成し、ユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。
【００４７】
すなわち、予測地域訪問回数データ５２４の当該ユーザの各地域に対する予測訪問回数は、直接にアクティビティに結びついたものではないが、そのユーザの各地域に対する興味の度合を示したものであるため、全てのアクティビティと結び付けることが可能である。ただし、そのアクティビティが存在しない地域もあるため、それについては後述するフィルタ処理により除外する。
【００４８】
図１７はユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０のデータ構造例を示す図であり、ユーザ毎に、アクティビティと地域の組み合わせに対して予測訪問回数が記録されている。
【００４９】
図１に戻り、フィルタ部５３２は、地域と当該地域に存在するアクティビティ（複数可）の対応関係を保持する地域−アクティビティ対応データ５３１に基づき、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８から地域とアクティビティの関係として存在し得ない行列要素を除去し、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３のデータ構造は図１６に示したのと同様である。
【００５０】
図１８は地域−アクティビティ対応データ５３１のデータ構造例を示す図であり、地域ＩＤに対して１または複数のアクティビティＩＤが対応付けられている。
【００５１】
図１に戻り、フィルタ部５３４は、地域と当該地域に存在するアクティビティ（複数可）の対応関係を保持する地域−アクティビティ対応データ５３１に基づき、ユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０からアクティビティと地域の関係として存在し得ない行列要素を除去し、ユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。ユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５のデータ構造は図１７に示したのと同様である。
【００５２】
図１に戻り、ユーザ毎最終スコア行列データ統合部５３６は、フィルタ後のユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３とフィルタ後のユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５とからユーザ毎にユーザ毎最終スコア行列データを計算し、ユーザ毎最終スコア行列データ５３７としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する機能を有している。すなわち、フィルタ後のあるユーザのユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３を行列Ａ、フィルタ後のあるユーザのユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５を行列Ｂとし、係数をα、βとすると、あるユーザのユーザ毎最終スコア行列データ５３７の行列Ｓは、
Ｓ＝αＡ＋βＢＴ
として計算する。ＢＴは行列Ｂの転置行列を示す。転置するのは、行列成分の地域とアクティビティの組み合わせを整合させるためである。なお、行列Ｂについて転置しているが、行列Ａについて転置してもよい。
【００５３】
行列Ａとしてのユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３と行列Ｂとしてのユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５は、それぞれ異なる地域訪問ログ５０２と行動ログ５０４を起点としつつ、途中で相互の情報を考慮に入れて対称的に得られた情報であり、両者とも各地域と各アクティビティの組み合わせについて特定のユーザが興味を示す度合を示すものであるので、一方を転置して行列成分の地域とアクティビティの組み合わせを整合させた上で、両者を適当な比率で加算することで、各地域と各アクティビティの組み合わせについての総合的なスコアとすることができる。
【００５４】
図１９はユーザ毎最終スコア行列データ５３７のデータ構造例を示す図であり、地域ＩＤとアクティビティＩＤの組み合わせに対してスコアが記録されている。
【００５５】
図１に戻り、レコメンド情報要求受付部５３８は、サービスサーバ装置３からユーザＩＤを特定したレコメンド情報配信要求を受け付ける機能を有している。
【００５６】
レコメンド情報決定部５３９は、レコメンド情報要求受付部５３８がレコメンド情報配信要求を受け付けた場合に、ユーザ毎最終スコア行列データ５３７に基づいて、指定されたユーザＩＤのユーザについてスコアが最も高い地域とアクティビティの組み合わせをレコメンド情報として決定して取得する機能を有している。
【００５７】
レコメンド情報配信部５４０は、レコメンド情報決定部５３９が取得したレコメンド情報を要求元のサービスサーバ装置３に配信する機能を有している。
【００５８】
＜動作：予測地域訪問回数データおよび予測行動回数データの生成＞
図２０は上記の実施形態における予測地域訪問回数データ５２４の生成に関する処理例を示すフローチャートであり、図２１は予測行動回数データ５２６の生成に関する処理例を示すフローチャートである。
【００５９】
図２０において、処理を開始すると（ステップＳ１０１）、地域訪問ログ取得部５０１は、サービスサーバ装置３から地域訪問ログを取得し（ステップＳ１０２）、地域訪問ログ５０２として保持する（ステップＳ１０３）。
【００６０】
次いで、実績地域訪問回数データ計算部５０５は、地域訪問ログ５０２からユーザ毎および地域毎に訪問回数を集計して実績地域訪問回数データを生成し（ステップＳ１０４）、実績地域訪問回数データ５０６として保持する（ステップＳ１０５）。図２の地域訪問ログ５０２から図４の実績地域訪問回数データ５０６を生成する場合、地域訪問ログ５０２のデータをユーザＩＤ毎に訪問した地域ＩＤを分け、地域ＩＤ毎に数を集計することで実績地域訪問回数データ５０６を生成する。
【００６１】
次いで、地域アフィニティデータ計算部５１３は、地域訪問ログ５０２から地域アフィニティデータを生成し（ステップＳ１０６）、地域アフィニティデータ５１４として保持する（ステップＳ１０７）。
【００６２】
一方、地域シミラリティデータ計算部５１６は、内部的に保持あるいは外部から取得した地域リスト５１５から地域名の編集距離または地域間の位置情報のユークリッド距離を求めることで地域シミラリティデータを生成し（ステップＳ１０８）、地域シミラリティデータ５１７として保持する（ステップＳ１０９）。図９の地域リスト５１５から図１０の地域シミラリティデータ５１７を算出する場合、２つの地域ＩＤの地域の地域名、位置情報等の相互間の類似度（地域名であれば文字列の一致度、位置情報であれば近接度合等）を編集距離またはユークリッド距離として計算する。
【００６３】
一方、図２０に戻り、インタレストグラフデータ計算部５０９は、地域訪問ログ５０２および／もしくは行動ログ５０４からユーザ間の関連度（訪問地域および／もしくは行動の共通性）を示すインタレストグラフデータを生成し（ステップＳ１１０）、インタレストグラフデータ５１０として保持する（ステップＳ１１１）。図２の地域訪問ログ５０２および／もしくは図３の行動ログ５０４から図６のインタレストグラフデータ５１０を算出する場合、例えば、所定数（例えば、８個）以上の共通する地域ＩＤもしくはアクティビティＩＤの履歴を持つ２人のユーザにつき、関連度を「１」とする（デフォルトは「０」）。また、「１」「０」だけの値とせずに、共通する履歴の数に応じた数値としてもよい。
【００６４】
一方、図２０に戻り、ソーシャルグラフデータ取得部５１１は、ＳＮＳサーバ装置４からソーシャルグラフデータを取得し（ステップＳ１１２）、ソーシャルグラフデータ５１２として保持する（ステップＳ１１３）。
【００６５】
次いで、予測地域訪問回数データ計算部５２３は、実績地域訪問回数データ５０６とインタレストグラフデータ５１０とソーシャルグラフデータ５１２と地域アフィニティデータ５１４と地域シミラリティデータ５１７とを入力し、実績地域訪問回数データ５０６についてはそのままユーザ×地域行列データとして扱う。
【００６６】
地域アフィニティデータ５１４と地域シミラリティデータ５１７については、両者から一方を選択するか両者を平均化する等により地域×地域行列データ（地域間の関連度を２軸の地域ＩＤに対応付けた行列データ）を生成する（ステップＳ１１４）。インタレストグラフデータ５１０とソーシャルグラフデータ５１２については、両者から一方を選択するか両者を平均化する等によりユーザ×ユーザ行列データ（ユーザ間の関連度を２軸のユーザＩＤに対応付けた行列データ）を生成する（ステップＳ１１５）。
【００６７】
次いで、予測地域訪問回数データ計算部５２３は、実績地域訪問回数データのユーザ×地域行列データと、地域×地域行列データと、ユーザ×ユーザ行列データとについて、予測値の行列をそれぞれの行列を分解した行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値（正則化項も加算）が最小になるよう収束演算を行ない、収束した結果から実績地域訪問回数データ（ユーザ×地域行列データ）を生成し（ステップＳ１１６）、予測地域訪問回数データ５２４として保持し（ステップＳ１１７）、処理を終了する（ステップＳ１１８）。
【００６８】
図２１において、処理を開始すると（ステップＳ２０１）、行動ログ取得部５０３は、サービスサーバ装置３から行動ログを取得し（ステップＳ２０２）、行動ログ５０４として保持する（ステップＳ２０３）。
【００６９】
次いで、実績行動回数データ計算部５０７は、行動ログ５０４からユーザ毎およびアクティビティ毎に行動回数を集計して実績行動回数データを生成し（ステップＳ２０４）、実績行動回数データ５０８として保持する（ステップＳ２０５）。図３の行動ログ５０４から図５の実績行動回数データ５０８を生成する場合、行動ログ５０４のデータをユーザＩＤ毎にアクティビティＩＤを分け、アクティビティＩＤ毎に数を集計することで実績行動回数データ５０８を生成する。
【００７０】
次いで、アクティビティアフィニティデータ計算部５１８は、行動ログ５０４からアクティビティアフィニティデータを生成し（ステップＳ２０６）、アクティビティアフィニティデータ５１９として保持する（ステップＳ２０７）。
【００７１】
一方、アクティビティシミラリティデータ計算部５２１は、内部的に保持あるいは外部から取得したアクティビティリスト５２０からコサイン類似度等によりアクティビティシミラリティデータを生成し（ステップＳ２０８）、アクティビティシミラリティデータ５２２として保持する（ステップＳ２０９）。図１２のアクティビティリスト５２０から図１３のアクティビティシミラリティデータ５２２を算出する場合、２つのアクティビティＩＤのアクティビティ名、カテゴリ等の相互間の類似度（アクティビティ名であれば文字列の一致度、カテゴリであれば階層関係等）をコサイン類似度等により計算する。
【００７２】
図２１に戻り、予測行動回数データ計算部５２５は、実績行動回数データ５０８とインタレストグラフデータ５１０とソーシャルグラフデータ５１２とアクティビティアフィニティデータ５１９とアクティビティシミラリティデータ５２２とを入力し、実績行動回数データ５０８についてはそのままユーザ×アクティビティ行列データとして扱う。
【００７３】
アクティビティアフィニティデータ５１９とアクティビティシミラリティデータ５２２については、両者から一方を選択するか両者を平均化する等によりアクティビティ×アクティビティ行列データ（アクティビティ間の関連度を２軸のアクティビティＩＤに対応付けた行列データ）を生成する（ステップＳ２１０）。インタレストグラフデータ５１０とソーシャルグラフデータ５１２については、図２０のステップＳ１１５の結果を用いる。
【００７４】
次いで、予測行動回数データ計算部５２５は、実績行動回数データのユーザ×アクティビティ行列データと、アクティビティ×アクティビティ行列データと、ユーザ×ユーザ行列データとについて、予測値の行列をそれぞれの行列を分解した行列の積で表わし、実績値と予測値の差異を示すロス関数の値（正則化項も加算）が最小になるよう収束演算を行ない、収束した結果から予測行動回数データ（ユーザ×アクティビティ行列データ）を生成し（ステップＳ２１１）、予測行動回数データ５２６として保持し（ステップＳ２１２）、処理を終了する（ステップＳ２１３）。
【００７５】
図２２は予測地域訪問回数データ５２４の生成の説明図であり、図２３は予測行動回数データ５２６の生成の説明図である。
【００７６】
図２２において、実績地域訪問回数データ５０６に対応するユーザ×地域行列データの要素をｙｉｊ、地域アフィニティデータ５１４と地域シミラリティデータ５１７に対応する地域×地域行列データの要素をｓｉｉ'、インタレストグラフデータ５１０とソーシャルグラフデータ５１２に対応するユーザ×ユーザ行列データの要素をａｊｊ'で示している。
【００７７】
また、予測地域訪問回数データ５２４に対応するユーザ×地域行列データの要素をｆｉｊ、予測値の地域×地域行列データの要素をｈｉｉ'、予測値のユーザ×ユーザ行列データの要素をｇｊｊ'で示しており、それぞれを２つの行列の積として表わしている。
【００７８】
これらより、図２２の下に示す式の値を計算し、式の値が最小値となるよう、予測値側の行列データに収束演算（行列要素の値を少しずつ変化させ、式の値に変化がなくなった場合に収束したと判断）を行ない、ユーザ×地域行列データに対応する予測地域訪問回数データ５２４を取得する。
【００７９】
なお、λは運用において決定する定数である。また、ｌ（エル）はロス関数であり、図２４（ａ）〜（ｅ）に示すような関数を採用することができる。また、正則化項は、分解した行列のノルム（長さ）に依存する値となる。
【００８０】
図２３において、実績行動回数データ５０８に対応するユーザ×アクティビティ行列データの要素をｚｉｊ、アクティビティアフィニティデータ５１９とアクティビティシミラリティデータ５２２に対応するアクティビティ×アクティビティ行列データの要素をｒｉｉ'、インタレストグラフデータ５１０とソーシャルグラフデータ５１２に対応するユーザ×ユーザ行列データの要素をａｊｊ'で示している。
【００８１】
また、予測行動回数データ５２６に対応するユーザ×アクティビティ行列データの要素をｅｉｊ、予測値のアクティビティ×アクティビティ行列データの要素をｏｉｉ'、予測値のユーザ×ユーザ行列データの要素をｇｊｊ'で示しており、それぞれを２つの行列の積として表わしている。
【００８２】
これらより、図２３の下に示す式の値を計算し、式の値が最小値となるよう、予測値側の行列データに収束演算（行列要素の値を少しずつ変化させ、式の値に変化がなくなった場合に収束したと判断）を行ない、ユーザ×アクティビティ行列データに対応する予測行動回数データ５２６を取得する。
【００８３】
＜動作：ユーザ毎最終スコア行列データの生成＞
図２５はユーザ毎最終スコア行列データ５３７の生成に関する処理例を示すフローチャートである。
【００８４】
図２５において、処理を開始すると（ステップＳ３０１）、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ生成部５２７は、予測地域訪問回数データ５２４と予測行動回数データ５２６とから、ユーザ毎に、各地域に対して当該ユーザの予測行動回数データ５２６の各アクティビティに対する予測行動回数を設定することでユーザ毎地域×アクティビティ行列データを生成し、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８として保持する（ステップＳ３０２）。
【００８５】
次いで、フィルタ部５３２は、地域と当該地域に存在するアクティビティ（複数可）の対応関係を保持する地域−アクティビティ対応データ５３１に基づき、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８から地域とアクティビティの関係として存在し得ない行列要素を除去し、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３として保持する（ステップＳ３０３）。
【００８６】
一方、ユーザ毎アティビティ×地域行列データ生成部５２９は、予測行動回数データ５２６と予測地域訪問回数データ５２４とから、ユーザ毎に、各アクティビティに対して当該ユーザの予測地域訪問回数データ５２４の各地域に対する予測訪問回数を設定することでユーザ毎アティビティ×地域行列データを生成し、ユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０として保持する（ステップＳ３０４）。
【００８７】
次いで、フィルタ部５３４は、地域と当該地域に存在するアクティビティ（複数可）の対応関係を保持する地域−アクティビティ対応データ５３１に基づき、ユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０からアクティビティと地域の関係として存在し得ない行列要素を除去し、ユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５として保持する（ステップＳ３０５）。
【００８８】
その後、ユーザ毎最終スコア行列データ統合部５３６は、フィルタ後のユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３とフィルタ後のユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５とからユーザ毎にユーザ毎最終スコア行列データを計算し、ユーザ毎最終スコア行列データ５３７としてレコメンド情報配信サーバ装置５内部の記憶領域に保持する（ステップＳ３０６）。すなわち、フィルタ後のあるユーザのユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３を行列Ａ、フィルタ後のあるユーザのユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５を行列Ｂとし、係数をα、βとして、あるユーザのユーザ毎最終スコア行列データ５３７の行列Ｓを、
Ｓ＝αＡ＋βＢＴ
により計算する。そして、処理を終了する（ステップＳ３０７）。
【００８９】
＜動作：予測地域訪問回数データ、予測行動回数データ、ユーザ毎最終スコア行列データの生成の具体例＞
図２６は、地域訪問ログ５０２と行動ログ５０４からそれぞれ実績地域訪問回数データ５０６と実績行動回数データ５０８が生成された例を示している。なお、地域やアクティビティについては、分りやすくするために、地域ＩＤやアクティビティＩＤではなく地域名やアクティビティ名で示してある。
【００９０】
実績地域訪問回数データ５０６において、例えば、ユーザ「user1」は、地域「目黒」に３回訪問、地域「上野」はデータなし、地域「恵比寿」は１回訪問、地域「六本木」には２回訪問したことを示している。実績行動回数データ５０８において、例えば、ユーザ「user1」は、アクティビティ「ラーメン」につき２回行動、アクティビティ「博物館」につき３回行動、アクティビティ「イタリアン」はデータなし、アクティビティ「スポーツバー」につき５回行動したことを示している。
【００９１】
図２７は、実績地域訪問回数データ５０６、インタレストグラフデータ５１０、ソーシャルグラフデータ５１２、地域アフィニティデータ５１４、地域シミラリティデータ５１７から予測地域訪問回数データ５２４が生成され、実績行動回数データ５０８、インタレストグラフデータ５１０、ソーシャルグラフデータ５１２、アクティビティアフィニティデータ５１９、アクティビティシミラリティデータ５２２から予測行動回数データ５２６が生成された例を示している。
【００９２】
図２６の実績地域訪問回数データ５０６と実績行動回数データ５０８では「？」で示されていたデータなしの要素につき、図２７の予測地域訪問回数データ５２４と予測行動回数データ５２６では埋められている。
【００９３】
図２８は、予測地域訪問回数データ５２４と予測行動回数データ５２６からユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８が生成され、予測行動回数データ５２６と予測地域訪問回数データ５２４からユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０が生成された例を示している。
【００９４】
例えば、ユーザ「user1」につき、予測地域訪問回数データ５２４の横軸の地域の並び「目黒  上野  恵比寿  六本木」を縦軸に設定し、その横軸の並びとして、予測行動回数データ５２６のユーザ「user1」の予測行動回数の並び「２  ３  ４  ５」を全ての地域に対応付けて設定することでユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８を生成する。
【００９５】
また、ユーザ「user1」につき、予測行動回数データ５２６の横軸のアクティビティの並び「ラーメン  博物館  イタリアン  スポーツバー」を縦軸に設定し、その横軸の並びとして、予測地域訪問回数データ５２４のユーザ「user1」の予測訪問回数の並び「３  ２．４  １  ２」を全てのアクティビティに対応付けて設定することでユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０を生成する。
【００９６】
図２９は、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８とユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０から、地域−アクティビティ対応データ５３１に基づきフィルタリングを行うことで、それぞれユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３とユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５が生成された例を示している。
【００９７】
図示の例では、地域−アクティビティ対応データ５３１において、地域「目黒」にはアクティビティ「博物館」がなく、地域「上野」にはアクティビティ「スポーツバー」がないため、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５２８とユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３０の地域「目黒」とアクティビティ「博物館」の組み合わせと、地域「上野」とアクティビティ「スポーツバー」の組み合わせについてのデータが除去されたユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３とユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５になる。
【００９８】
図３０は、フィルタ後のユーザ毎地域×アクティビティ行列データ５３３とフィルタ後のユーザ毎アティビティ×地域行列データ５３５からユーザ毎最終スコア行列データ５３７が生成された例を示している。ここでは、係数としてα＝０．５、β＝０．５としてある。
【００９９】
この例のユーザ毎最終スコア行列データ５３７からは、ユーザ「user1」につき、地域「目黒」とアクティビティ「スポーツバー」の組み合わせがスコア「４」となって最高の組み合わせとなっていることがわかる。
【０１００】
＜動作：レコメンド情報の配信＞
図３１は上記の実施形態におけるレコメンド情報配信時の処理例を示すフローチャートである。
【０１０１】
図３１において、レコメンド情報配信サーバ装置５のレコメンド情報要求受付部５３８がサービスサーバ装置３からユーザＩＤを伴ったレコメンド情報配信要求を受信することで処理を開始する（ステップＳ４０１）。
【０１０２】
レコメンド情報決定部５３９は、ユーザ毎最終スコア行列データ５３７から該当するユーザＩＤのレコードを参照し、そのユーザについてスコアが最も高い地域とアクティビティの組み合わせをレコメンド情報として決定して取得する（ステップＳ４０２）。なお、スコアが最も高い地域とアクティビティの組み合わせだけでなく、スコアが上位の複数の組み合わせについてもレコメンド情報とすることができる。
【０１０３】
次いで、レコメンド情報配信部５４０は、レコメンド情報決定部５３９が取得したレコメンド情報を要求元のサービスサーバ装置３に応答し（ステップＳ４０３）、処理を終了する（ステップＳ４０４）。
【０１０４】
レコメンド情報を受け取ったサービスサーバ装置３は、サービス提供のＷｅｂ画面の所定位置にレコメンド情報を埋め込み、端末装置１にページデータを提供する。
【０１０５】
Ｗｅｂ画面に埋め込まれたレコメンド情報は、端末装置１のユーザが興味を示しやすい内容であるため、高い確率で行動に移されることが期待される。
【０１０６】
＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、現時点でユーザが所在しない地域を含め、そのユーザにとって興味があると推定される地域とアクティビティの組み合わせをレコメンド情報として提供することができる。
【０１０７】
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
【符号の説明】
【０１０８】
１          端末装置
２          ネットワーク
３          サービスサーバ装置
４          ＳＮＳサーバ装置
５          レコメンド情報配信サーバ装置
５０１      地域訪問ログ取得部
５０２      地域訪問ログ
５０３      行動ログ取得部
５０４      行動ログ
５０５      実績地域訪問回数データ計算部
５０６      実績地域訪問回数データ
５０７      実績行動回数データ計算部
５０８      実績行動回数データ
５０９      インタレストグラフデータ計算部
５１０      インタレストグラフデータ
５１１      ソーシャルグラフデータ取得部
５１２      ソーシャルグラフデータ
５１３      地域アフィニティデータ計算部
５１４      地域アフィニティデータ
５１５      地域リスト
５１６      地域シミラリティデータ計算部
５１７      地域シミラリティデータ
５１８      アクティビティアフィニティデータ計算部
５１９      アクティビティアフィニティデータ
５２０      アクティビティリスト
５２１      アクティビティシミラリティデータ計算部
５２２      アクティビティシミラリティデータ
５２３      予測地域訪問回数データ計算部
５２４      予測地域訪問回数データ
５２５      予測行動回数データ計算部
５２６      予測行動回数データ
５２７      ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ生成部
５２８      ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ
５２９      ユーザ毎アティビティ×地域行列データ生成部
５３０      ユーザ毎アティビティ×地域行列データ
５３１      地域−アクティビティ対応データ
５３２      フィルタ部
５３３      ユーザ毎地域×アクティビティ行列データ
５３４      フィルタ部
５３５      ユーザ毎アティビティ×地域行列データ
５３６      ユーザ毎最終スコア行列データ統合部
５３７      ユーザ毎最終スコア行列データ
５３８      レコメンド情報要求受付部
５３９      レコメンド情報決定部
５４０      レコメンド情報配信部
【要約】
【課題】現時点でユーザが所在しない地域を含め、そのユーザにとって興味があると推定される地域とアクティビティの組み合わせをレコメンド情報として提供する。
【解決手段】実績地域訪問回数データを取得する手段と、実績行動回数データを取得する手段と、予測地域訪問回数データを生成する手段と、予測行動回数データを生成する手段と、ユーザ毎地域×アクティビティ行列データを生成する手段と、ユーザ毎アティビティ×地域行列データを生成する手段と、ユーザ毎最終スコア行列データを生成する手段と、サービス提供装置からユーザ識別子を特定した要求があった場合に、スコアが最も高いと予想される地域とアクティビティの組み合わせをサービス提供装置に応答する手段とを備える。
【選択図】図１【図１】
0005469233.tif 000002
【図２】
0005469233.tif 000003
【図３】
0005469233.tif 000004
【図４】
0005469233.tif 000005
【図５】
0005469233.tif 000006
【図６】
0005469233.tif 000007
【図７】
0005469233.tif 000008
【図８】
0005469233.tif 000009
【図９】
0005469233.tif 000010
【図１０】
0005469233.tif 000011
【図１１】
0005469233.tif 000012
【図１２】
0005469233.tif 000013
【図１３】
0005469233.tif 000014
【図１４】
0005469233.tif 000015
【図１５】
0005469233.tif 000016
【図１６】
0005469233.tif 000017
【図１７】
0005469233.tif 000018
【図１８】
0005469233.tif 000019
【図１９】
0005469233.tif 000020
【図２０】
0005469233.tif 000021
【図２１】
0005469233.tif 000022
【図２２】
0005469233.tif 000023
【図２３】
0005469233.tif 000024
【図２４】
0005469233.tif 000025
【図２５】
0005469233.tif 000026
【図２６】
0005469233.tif 000027
【図２７】
0005469233.tif 000028
【図２８】
0005469233.tif 000029
【図２９】
0005469233.tif 000030
【図３０】
0005469233.tif 000031
【図３１】
0005469233.tif 000032